用python实现不同psnr对应bpp的bpg图像压缩

首先，需要安装bpg编解码器。可以在官方网站（https://bellard.org/bpg/）下载并安装，也可以使用Linux系统自带的包管理器进行安装。

然后，使用Python中的subprocess模块来调用bpg编解码器进行图像压缩和解压缩。

下面是一个实现不同PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio，峰值信噪比）对应BPP（Bits Per Pixel，每像素比特数）的示例代码：

import subprocess

# 图像路径
input_image = "input.png"

# PSNR列表（单位：分贝）
psnr_list = [30, 35, 40, 45, 50]

# 遍历PSNR列表，进行压缩和解压缩
for psnr in psnr_list:
    # 压缩命令
    compress_cmd = f"bpgenc -q {psnr} -o output_{psnr}.bpg {input_image}"
    subprocess.run(compress_cmd, shell=True)
    
    # 解压命令
    decompress_cmd = f"bpgdec output_{psnr}.bpg -o output_{psnr}.png"
    subprocess.run(decompress_cmd, shell=True)
    
    # 计算BPP
    compressed_size = os.path.getsize(f"output_{psnr}.bpg")
    image_size = os.path.getsize(input_image)
    bpp = compressed_size * 8 / image_size
    
    print(f"PSNR={psnr}dB, BPP={bpp:.2f}")

上述代码中，首先定义了要压缩的输入图像路径和PSNR列表。然后，遍历PSNR列表，分别进行压缩和解压缩，并计算对应的BPP。最后，输出PSNR和BPP的对应结果。

需要注意的是，bpg编解码器的压缩质量可以通过-q参数来控制，其值越大，压缩质量越高，图像质量越好，但压缩率也越低。因此，在实际使用中需要根据实际需求进行调整。